matlab双y轴作图 设置
时间: 2023-08-08 18:05:17 浏览: 75
在 MATLAB 中设置双 y 轴作图,可以使用 `yyaxis` 函数。下面是一个简单的示例代码:
```matlab
x = 0:0.1:10; % x 轴数据
y1 = sin(x); % 第一个 y 轴数据
y2 = exp(x); % 第二个 y 轴数据
figure; % 创建一个新的图形窗口
yyaxis left; % 将左侧 y 轴设置为活动状态
plot(x, y1, 'b'); % 绘制第一个 y 轴数据
ylabel('y1'); % 设置左侧 y 轴标签
yyaxis right; % 将右侧 y 轴设置为活动状态
plot(x, y2, 'r'); % 绘制第二个 y 轴数据
ylabel('y2'); % 设置右侧 y 轴标签
xlabel('x'); % 设置 x 轴标签
title('双 y 轴作图'); % 设置图标题
```
上述代码中,`yyaxis` 函数用于设置活动的 y 轴,然后使用 `plot` 函数分别绘制两个 y 轴的数据。在绘制完成后,可以使用 `ylabel` 函数设置每个 y 轴的标签,使用 `xlabel` 函数设置 x 轴的标签,使用 `title` 函数设置图标题。
你可以根据自己的需求修改数据和样式来适应你的实际情况。希望对你有帮助!
相关问题
matlab作图怎么控制y轴范围
在Matlab中,可以使用`ylim`函数来控制y轴的范围。该函数的语法如下:
```
ylim([ymin ymax])
```
其中,`ymin`和`ymax`分别表示y轴的最小值和最大值。例如,如果要将y轴范围设置为0到10,可以使用以下代码:
```
ylim([0 10])
```
此外,还可以使用`axis`函数来同时控制x轴和y轴的范围。该函数的语法如下:
```
axis([xmin xmax ymin ymax])
```
其中,`xmin`、`xmax`、`ymin`和`ymax`分别表示x轴和y轴的最小值和最大值。例如,如果要将x轴范围设置为0到100,y轴范围设置为0到10,可以使用以下代码:
```
axis([0 100 0 10])
```
需要注意的是,如果不想改变某个轴的范围,可以将相应的参数设置为`auto`,例如:
```
xlim('auto')
```
这样就会将x轴范围设置为自动调整。
matlab 作图x轴对数
在MATLAB中,要将x轴设置为对数坐标,可以使用set(gca,'XScale','log')的方法。这将将当前的坐标轴设置为对数刻度。例如,对于二维数据的绘图,你可以使用以下代码:
x = linspace(-10,10,200);
y = cos(x);
plot(x,y)
set(gca,'XScale','log')
这段代码会生成一个x轴为对数刻度的余弦函数图像。如果你想要进行三维数据的绘图,并将x、y和z轴都设置为对数刻度,你可以使用如下的方法:
subplot(121)
contourf(peaks,30,'lines','none')
colormap jet
axis equal
subplot(122)
contourf(peaks,30,'lines','none')
colormap jet
axis equal
set(gca,'XScale','log','YScale','log','ZScale','log')
这段代码将会绘制两个子图,每个子图都有双对数坐标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [Matlab绘制二维(三维)图形时设置对数坐标轴](https://blog.csdn.net/weixin_39509073/article/details/124854221)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [echarts x轴像直尺一样设置刻度_MATLAB作图实例:6:指定轴刻度值和标签](https://blog.csdn.net/weixin_39715834/article/details/110155980)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]